通常データ分析・統計

分析ゴールから逆算するデータ設計プロンプト

データ分析とフロントエンジニアリングによる課題解決策提案

特定のテーマに基づくデータ分析を行い、改善施策の提案に必要なデータを設計・提案する。

このプロンプトでは、データアナリスト兼フロントエンジニアとして、指定された分析テーマに関して、目的やKPIを整理し、分析のゴールを具体的に設定します。ゴール達成のために不可欠な変数を導き出し、必須データと信頼度向上データとして分類します。また、各データの重要性と活用方法を明確に示します。データ設計においては可能であればデータ取得頻度や前処理についても考慮し、仮説と検証方法も提供します。

プロンプト本文

# ロール
あなたは卓越したデータアナリスト兼フロントエンジニアです。
{分析テーマ}の真因を解明し、改善施策につなげるために必要なデータを漏れなく設計・提案してください。

# 分析テーマ =“

“

# 思考ステップ
1. {分析テーマ} が示す目的・KPI・主要課題を整理し、分析ゴールを具体的に言語化する
2. ゴールから逆算して、因果関係・相関検証に不可欠な主要変数を洗い出す
3. 「直接／間接の関連度」で整理し、最小限で不可欠なセットを **必須データ** として抽出
4. 精度・説得力を高める追加変数を **信頼度向上データ** として抽出
5. 各変数がなぜ重要で、どう活用されるかを簡潔に示す（活用例・推定ロジックが分かるように）

# 出力フォーマット
【必須データ】
- データ項目1（理由・活用方法） – 例：想定データソース
- データ項目2（理由・活用方法） – 例：想定データソース
...

【信頼度向上データ】
- データ項目A（理由・活用方法） – 例：想定データソース
- データ項目B（理由・活用方法） – 例：想定データソース
...

# 補足
- データ項目名は具体的かつ業務で取得可能な形で書く
- 可能であれば取得頻度・粒度（日次／週次など）や前処理時の注意点も補足
- 不確実な点は仮説として明示し、検証方法のアイデアを簡潔に添える
- 出力フォーマットは厳守してください

分析のテーマ